- 2025-01-07RTDETR融合渐进型金字塔AFPN结构
RT-DETR使用教程: RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《AFPN:AsymptoticFeaturePyramidNetworkforObjectDetection》一、模块介绍 论文链接:https://arxiv.org/abs/2306.15988v1 代码链接:https://github.com/gyyang2
- 2025-01-07RT-DETR代码详解(官方pytorch版)——参数配置(1)
前言RT-DETR虽然是DETR系列,但是它的代码结构和之前的DETR系列代码不一样。它是通过很多的yaml文件进行参数配置,和之前在train.py的parser=argparse.ArgumentParser()去配置所有参数不同,所以刚开始不熟悉代码的时候可能不知道在哪儿修改参数。RT-DETR有官方版和ultralytics
- 2024-12-27RT-DETR融合[IJCV2024]LSKNet中的LSKBlock模块
RT-DETR使用教程: RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《LargeSelectiveKernelNetworkforRemoteSensingObjectDetection》一、模块介绍 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.09030 代码链接:https://github.com/zcab
- 2024-12-26极市平台 | 超越YOLO11和D-FINE!DEIM:最强实时目标检测算法
本文来源公众号“极市平台”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:超越YOLO11和D-FINE!DEIM:最强实时目标检测算法极市导读本文介绍了一种改进的DETR目标检测框架DEIM,通过增加正样本数量和优化匹配质量的损失函数,显著加快了DETR模型的收敛速度,并在多个数据集上提升了性能,成
- 2024-12-26用Detr训练自定义数据
前面记录了Detr及其改进DeformableDetr。这一篇记录一下用Detr训练自己的数据集。先看下Detr附录中给出的大体源码,整体非常清晰。接下来记录大体实现过程一、数据准备借助labelme对数据进行标注然后将标注数据转换成COCO格式,得到以下几个文件其中JPEGImages存放所有图片,V
- 2024-12-24RT-DETR学习笔记(1)
视频教程:RT-DETR|2、backbone_哔哩哔哩_bilibili 一、图像预处理经过图像预处理、图像增强后的图片尺寸都为640*640超参数multi_scale设置了不同的尺寸sz是经过对multi-scale随机选择得到的一个尺寸,这里假设是576则640*640图像会通过双线性插值(interpolate)方法resize到576*
- 2024-12-17RT-DETR融合[ICCV2023]DySample中的上采样模块
RT-DETR使用教程: RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《DySample:LearningtoUpsamplebyLearningtoSample》一、模块介绍 论文链接: https://arxiv.org/abs/2308.15085 代码链接:https://github.com/tiny-smart/dysam
- 2024-12-16Deformable DETR
PDF:https://arxiv.org/pdf/2010.04159Code:https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR一、大体内容前面介绍DETR时,说明了其还存在对小物体检测效果不佳和训练慢的问题,DeformableDETR引入了DCN(DeformableConvolutionalNetworks)并将其和DETR相结合,借助可变形卷积
- 2024-12-12RT-DETR融合[CVPR2024]EMCAD中的特征提取模块及相关改进思路
RT-DETR使用教程: RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《EMCAD:EfficientMulti-scaleConvolutionalAttentionDecodingforMedicalImageSegmentation》一、模块介绍 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.06880 代码
- 2024-12-11RT-DETR改进策略【损失函数篇】| WIoU v3:针对低质量样本的边界框回归损失函数
一、背景现有问题:大多数现有工作假设训练数据中的样本都是高质量的,专注于增强边界框回归损失的拟合能力。然而,在低质量样本上盲目增强边界框回归会损害定位性能。解决思路:本文使用Wise-IoU,其动态非单调FM使用异常值程度而非IoU来评估锚框的质量,并提供一种有效的梯度增益
- 2024-12-06DETR
PDF:https://arxiv.org/pdf/2005.12872Code:https://github.com/facebookresearch/detr一、大体内容DETR(DEtectionTRansformer)基于Transformer提出了一个全新的端到端的目标检测框架,之前的目标检测方法,不管是两阶段、一阶段还是Anchor-free和Anchor-based方法,最后都需要有NM
- 2024-12-01修改训练策略,无损提升性能
- 2024-11-28以Deformable_DETR为例说明训练过程
以Deformable_DETR为例说明使用服务器训练过程下载程序文件根据论文提供的github地址fundamentalvision/Deformable-DETR:DeformableDETR:DeformableTransformersforEnd-to-EndObjectDetection.下载zip到本地租用服务器在autodl平台租用服务器,申请账号氪金之后去市场
- 2024-11-25RT-DETR融合[CVPRW2024]MAN中的MLKA模块及相关改进思路
RT-DETR使用教程: RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《Multi-scaleAttentionNetworkforSingleImageSuper-Resolution》一、模块介绍 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.14145v2 代码链接:https://github.com/icand
- 2024-11-30[NCTF2019]Fake XML cookbook
题目链接:[NCTF2019]FakeXMLcookbook。打开题目后,环境如下。随便发送一个登陆包后,查看请求包与响应包。尝试XXE。POST/doLogin.phpHTTP/1.1Host:f2f80df1-2df7-4b45-a1da-b06e22a5b17a.node5.buuoj.cn:81Content-Length:155Accept:application/xml,text/xml,*/*
- 2024-11-30【洛谷】P2089 烤鸡
#include<iostream>usingnamespacestd;intmain(){ intn,a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,num=0; cin>>n; for(a=1;a<=3;a++) { for(b=1;b<=3;b++) { for(c=1;c<=3;c++) { for(d=1;d<=3;d++) { for(e=1;e<=3;e++) {
- 2024-09-24Deformable-DETR改进|爆改模型|在可变形编解码器之间加入RT-DETR中的CCFM模块(附代码+修改教程)
一、文本介绍本文修改的模型是Deformable-DETR,修改的位置是在可变形编码器和可变形解码器之间,在可变形编码器和可变形解码器之间加入RT-DERT中的CCFM模块,CCFM模块的输入为可变形编码器的最高层级特征图以及backbone的输出。CCFM模块可以提升模型的特征融合能力。二、模型图
- 2024-09-17RT-DETR改进策略:BackBone改进|Swin Transformer,最强主干改进RT-DETR
摘要在深度学习与计算机视觉领域,SwinTransformer作为一种强大的视觉Transformer架构,以其卓越的特征提取能力和自注意力机制,正逐步引领着图像识别与检测技术的革新。近期,我们成功地将SwinTransformer引入并深度整合至RT-DERT(一种高效的实时目标检测与识别框架)中,通过替换其
- 2024-09-03DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection 论文初读
AbstractWepresentDINO(DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes),astate-of-the-artend-to-endobjectdetector.DINOimprovesoverpreviousDETR-likemodelsinperformanceandefficiencybyusingacontrastivewayfordenoisingtraining,amixedqu
- 2024-08-20【目标检测】Transformers在小目标检测中的应用:最新技术的基准测试和调查
《TransformersinSmallObjectDetection:ABenchmarkandSurveyofState-of-the-Art》Transformers在小目标检测中的应用:最新技术的基准测试和调查原文:https://arxiv.org/abs/2309.049021研究背景和目的小目标检测(SOD)对现有目标检测方法具有挑战性,而Transformer
- 2024-08-16Efficient DETR:别再随机初始化了,旷视提出单解码层的高效DETR | CVPR 2021
EfficientDETR结合密集检测和稀疏集合检测的优点,利用密集先验来初始化对象容器,弥补单层解码器结构与6层解码器结构的差距。在MSCOCO上进行的实验表明,仅3个编码器层和1个解码器层即可实现与最先进的目标检测方法竞争的性能,在CrowdHuman密集数据集上的性能也远远优于其它检
- 2024-08-07[Paper Reading] DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION
DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTIONlink时间:2021(ICLR)机构:Sensetime&USTC&CUHKTL;DR参考2DDeformableConv,通过在ReferencePoint附近增加samplepoints,将DETR的收敛速度提升10倍,对于小目标效果也更好。Method背景知识:参考
- 2024-05-29End-to-End Object Detection with Transformers
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!Europeanconferenceoncomputervision,2020 Abstract. 我们提出了一种新的方法,将目标检测视为一个直接集预测问题。我们的方法简化了检测流程,有效地消除了对许多手工设计的组件的需求,如非最大值抑制程序或锚生成,这些